Pythonda Paralel Koordinat Grafikleri Nasıl Yapılır

Paralel koordinat çizimleri, aynı sayısal verileri paylaşan birden çok değişken arasındaki ilişkileri göstermek için kullanılan yararlı bir görselleştirme aracıdır. LuckyTemplates'da bu grafikler, kullanabileceğiniz ve kolayca oluşturup stilize edebileceğiniz çok basit Python koduyla oluşturulur. 

Bugünün blogunda, Python kullanarak çok değişkenli veya paralel koordinat grafiklerinin nasıl oluşturulacağını öğreneceğiz . Verileri hazırlamaktan çizimi daha iyi okunabilirlik için özelleştirmeye kadar süreci adım adım inceleyeceğiz. Bu eğitimin tam videosunu bu blogun alt kısmında izleyebilirsiniz . 

İçindekiler

• Python'da Paralel Koordinat Grafikleri: Örnek 1
  • Arsa Python Kodu
  • Python'da Arsa Oluşturma
  • Python'da Grafiği Gösterme
• Python'da Paralel Koordinat Grafikleri: Örnek 2
  • Veri Kümesi Python Kodu
  • Python'da Grafik Şekillendirme
• Çözüm

Python'da Paralel Koordinat Grafikleri: Örnek 1

Bu bizim ilk planımız. Üç değişkenimizi gösterir - Değişken A, B ve C ve Öğe 1 ve 2'yi temsil eden iki satır. 

Bu, biri Öğe 1 ve diğeri Öğe 2 için olmak üzere iki veri kümemiz olduğu anlamına gelir. Ve her veri kümesi için üç değişkenimiz vardır. 

Olay örgüsünün nasıl yapılandırıldığını daha iyi anlamak için verilere bakalım. 

Grafiği vurgulayarak başlayın. Veri'yi  tıklayın .

Çok basit veriler içeren bir tablo görünmelidir. Tablo ekle seçeneği kullanılarak oluşturulmuştur. Sütunlarda her satırda ayrılmış her bir öğe için A, B ve C Değişkenleri olduğunu görebiliriz.

Basit verilerimiz var ama onu çok anlamlı bir şeye dönüştürebiliriz. Örneğin grafiğimizde veriler arasındaki ilişkinin oldukça "düşük" olduğunu belirleyebiliriz. 

Örneklemek için, bu grafiği verilerimizle karşılaştırabiliriz. 1. Maddedeki B Değişkeni, grafikte gösterildiği gibi 2. Maddede 100 ve 115'tir. 

Öğelerin ve değişkenlerin nasıl ilişkili olduğunu da belirleyebiliriz. Örneğin, A Değişkeninin B'den düşük olduğunu ve C'nin üç değişken arasında en düşük olduğunu kolayca görebiliriz.

Arsa Python Kodu

Şimdi asıl arsa için kullanılan  Python kodu ile devam edelim .

Görselleştirmeler bölmesinden Python görselini seçerek başlayın . 

Python betik düzenleyicisini açmak için ilk grafiğimizi vurgulayın . 

İlk önce matplotlib.pyplot dosyasını içe aktarıyoruz ve plt değişkeni olarak kaydediyoruz . 

Ardından pandas.ploting özelliklerini getiriyoruz . Pandas, LuckyTemplates'da bir veri işleme kitaplığı görevi görür. Öncelikle verileri işlemek için kullanılır, ancak aynı zamanda çizim özelliklerine de sahiptir.

Pandas.plotting'den parallel_coordinates'i içe aktaralım . Parallel_coordinates, grafiği oluşturmak için birincil işlev olacaktır. 

Python'da Arsa Oluşturma

13. satırda # make a plot yazarak ne yapacağımızı belgeliyoruz .

Paralel_koordinatları kullanırız ve veri setini iletiriz. 

3. satırda, veri kümesinin pandas.DataFrame ( ) işlevi kullanılarak oluşturulduğunu görebiliriz . Ardından, Values ​​listemize yansıyan Item, Variable A, Variable B ve Variable C'yi ekleriz . 

4. satırda, veri kümesi dataset.drop_duplicates ( ) kullanılarak tekilleştirilir .

Eklediğimiz Değerleri görmek için Visualizations bölmesine gidebiliriz .

Bu değerlerden herhangi birinin kaldırılması görsellerimizi etkileyecektir. Örneğin, Değişken C'yi kaldırırsak, koordinatlar buna göre değişecek ve bize Değerlerin nasıl çalıştığını gösterecektir . 

Alanlar bölmesindeki Veriler altında yanındaki kutuyu işaretleyerek Değişken C'mizi geri getirelim .

Ardından, birkaç farklı argüman alan parallel_coordinates işlevini iletin . Bizim durumumuzda, veri kümemizden türü ve boyutu sağlayacak olan veri kümesini ve Öğeyi alır .

Item'i fonksiyonumuzdan kaldırıp çalıştırırsak görsel çalışmayacaktır.

Paralel_koordinatlar ( ) işlevinde gerekli 1 konumsal bağımsız değişkenin, yani class_column'un eksik olduğunu söyleyen bir Python komut dosyası hatası alacağız . 

Öyleyse Öğeyi geri ekleyelim . Konumsal olduğu için sınıf koordinatlarını yazmamıza gerek yok. Bittiğinde kodu çalıştırabiliriz. 

Python'da Grafiği Gösterme

Bir sonraki adım olay örgüsünü göstermek, yani 16. satırda ne yapacağımızı # olay örgüsünü göster yazarak belgeliyoruz.

Matplotlib.pyplot'u daha önce içe aktardığımızı ve plt olarak kaydettiğimizi hatırlayın . Bunu yaptık çünkü grafiğimizi göstermek için  plt.show() işlevine ihtiyacımız var.

Python'da Paralel Koordinat Grafikleri: Örnek 2

İkinci çizimimiz petal_length, petal_width, sepal_length ve sepal_width'i gösteren bir iris veri kümesidir . İlk grafiğe göre biraz daha stil sahibi. 

Bu veri seti Python kodu ile oluşturulmuştur. 

Verilerimizi görüntülemek için Verileri dönüştür'e tıklayın ve iris_dataset'e gidin . 

Veri kümesi, sepal uzunluğu , sepal genişliği , petal uzunluğu ve petal genişliği boyutları için sütunlar içerir . Ayrıca tür türü için bir sütunu vardır . 

Veri Kümesi Python Kodu

Verilerimiz Python kodu kullanılarak kolayca getirildi. Python betiğini göstermek için  Kaynağa gidin .

Python kodumuzun sadece iki satırı var. İlk satırda seaborn'u import ettik ve sns değişkeni olarak kaydettik . Veri kümemizi iris_dataset olarak adlandırdık ve sns.load_dataset('iris') işlevini kullanarak veri kümesini yüklemek için sns değişkenini kullandık . 

Yukarıda gördüğümüz verileri almak için Tamam'ı tıklayın . Veriler arasında gezinin ve bittiğinde, Close & Apply > Close seçeneğine giderek veri kümesini kapatabiliriz . 

Python'da Grafik Şekillendirme

Daha stilize edilmiş grafiğimiz için Python komut dosyası düzenleyicisini açmak üzere ikinci grafiğimizi tıklayın.

Matplotlib.pyplot'u plt olarak içe aktararak başlıyoruz . 

Ardından, görseli biçimlendirmek için  plt.style.use ('dark_background') işlevini kullanırız .

Matplotlib'in Stil sayfası referansını kullanarak arka planı tercih ettiğimiz stile göre kolayca özelleştirebiliriz . Bizim durumumuzda koyu bir arka plan kullandık.

Ayrıca yaygın olarak kullanılan bir stil olan ggplot'u kullanmayı deneyelim .

Çalıştırırsak bize şuna benzer bir görsel verecektir. 

Ardından, pandas.plotting'den parallel_coordinates'i içe aktararak grafik için pandalar işlevini yükleyin . 

Arsa oluşturmak için veri setini getiriyoruz ve türümüzü sınıf olarak belirliyoruz . 

İlk grafiğimizle karşılaştırıldığında, farklı renkler elde etmek için renk haritası olan ek bir parametre ekliyoruz . Bunu matplotlib değişkeni olan plt.get_cmap kullanarak iletin . 

Matplotlib'in Colormap referansında seçilebilecek çok sayıda matplotlib renk değişkeni vardır .

Örneğin, şu anda Kalitatif renk haritalarından Set 2'yi kullanıyoruz , ancak bunu Döngüsel renk haritalarından  hsv gibi başka renklerle de değiştirebiliriz .

Buna benzeyen bir grafik elde etmek için çalıştır'ı tıklayın. 

Hsv, verilerimizde pek iyi görünmüyor, ancak arsamız için en uygun renk haritasını bulana kadar oynayabiliriz. 

Python Korelasyonu: ProfileReport() İle Pandalarda Görsel Veri Kümeleri Oluşturma Rehberi | Bir Değişkenin Dağılımını Görselleştirmek İçin Python'da LuckyTemplates Seaborn İşlevinde Python

Çözüm

Bu eğitimde, Python'da paralel koordinat grafikleri oluşturmanın temellerini ele aldık. Verileri hazırlama, çizimi oluşturma ve çizimi daha iyi okunabilirlik için özelleştirme sürecinden geçtik. 

Paralel koordinat grafikleri, yüksek boyutlu verileri görselleştirmek için güçlü bir araçtır ve finans, mühendislik ve makine öğrenimi gibi çeşitli alanlarda kullanılabilir. Artık Python'da paralel koordinat grafikleri oluşturmayı öğrendiğimize göre , kendi verilerimizi daha iyi anlamak ve görselleştirmek için bunları kullanmaya başlayabiliriz.

Herşey gönlünce olsun,

Gaelim Hollanda